步骤一：Windows环境安装非常感谢林子雨教授的淘宝双11数据分析与预测案例，本篇90%以上都是借用了林教授的教程过程，我不过将其高度整合起来并解决一些因为软件更新造成的代码不兼容或者软件不兼容的bug。放上林教授的原地址，有兴趣的小伙伴可以去深入学习淘宝双11数据分析与预测案例林教授的案例很详细，但可能是时间久远原因，在实际操作中，林子雨教授的案例中有不少bug和软件不兼容的情况，所以此次整合
# 踏入数据分析的世界：林子雨 Spark
在当今大数据时代，数据的获取与分析变得越来越重要。随着数据量的激增，传统的数据处理方法已经无法满足需求，而 **Apache Spark** 凭借其快速、高效的特性，正逐渐成为数据分析领域的主流工具。本文将介绍 Spark 的基础知识，并提供一些简单的代码示例，帮助你快速上手这项技术。
## 什么是 Spark？
**Apache Spark**
目录：一、计算级数二、模拟图形绘制三、统计学生成绩环境：已经配置完成的Scala开发环境。Scala版本2.11.8 安装教程 一、计算级数问题：请用脚本的方式编程计算并输出下列级数的前 n 项之和 Sn，直到 Sn 刚好大于或等于 q为止，其中 q 为大于 0 的整数，其值通过键盘输入。例 如 ， 若 q 的 值 为 50.0 ， 则 输 出 应 为 ： Sn=5
1.实验学时8学时2.实验目的熟悉linux，Mysql，Hadoop，Hbase，Hive，R，eclipse等系统的安装和配置，了解大数据处理的基本流程。熟悉不同类型的数据库的导入到处。熟悉R语言的可视化分析。3.实验内容（一）完成基础大数据组件的安装。由于之前实验完成了对应组件的安装，这里就放出截图：Hbase:Hadoop:Hive:Ecplise:（二）对原始数据进行预处理。首先得到这些
林子雨 Hadoop Spark 是一个复杂但极具影响力的技术栈组合，尤其在大数据处理与分析领域。通过合理的配置与集成，可以实现高效的数据处理与实时分析。在这篇博文中，我将详细记录如何成功解决“林子雨 Hadoop Spark”的相关问题，包含环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
## 环境准备
为了开始使用 Hadoop 和 Spark，我们需要确保相应的环境已经准备
一、sbt安装（jdk、spark、scala均配置完成）1.下载sbt安装包（注意Scala与sbt版本对应关系）2.创建安装目录等（如下代码）mkdir /home/WBQ/soft/sbt # 创建安装目录
cd /home/WBQ/soft/sbt
tar -zxvf ./sbt-1.8.0.tgz
cd /home/WBQ/soft/sbt
chown
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2024-06-23 08:47:30
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正文①虚拟硬盘选择50G②在创建时选择的光盘映像文件(.iso)一定要和自己的Ubuntu版本匹配③一定要注意Ubuntu版本和Spark版本能不能匹配！④不要选择自动安装启动后，点击virtualbox的菜单“设备”选项，选择“安装增强功能”，系统便会自动安装好增强的功能，如果如果需要提示需要确认，输入return即可。打开终端，执行 sudo apt-get install virtualbo
介绍我们主要介绍两种共享变量类型：accumulators聚合信息，broadcast有效的分发large values。当我们的任务涉及到了需要大量的设置时间（比如创建数据库连接或者随机数生成），我们可以把这个设置时间share到多个数据items上面。除了Spark直接支持的语言外，我们还可以使用pipe()方法来与别的编程语言进行沟通，例如使用pipe()方法来访问R语言的库。Accumul
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2024-10-01 10:02:39
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2016.02.05Hadoop学习51CTO是一个神奇的网站！Hadoop安装要点： 1. HADOOP_HOME不可用（/bin和/sbin中可能会生成对于该系统变量的使用），所以用HADOOP_INSTALL来替代 2. 在Linux中配置path是用:冒号进行分隔的 3. which gedit 可以查看gedit的目录 4. 若用Ubuntu或者debain系统，sudo ged
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2024-08-26 16:32:49
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「清华集训 2017」小 Y 和二叉树原题数据好像没有卡这个情况5
1 2
2 1 3
3 2 4 5
1 3
1 3输出是1 2 3 4 5首先考虑一个\(O(n^2)\)的暴力：枚举一个点为根，向下展开树，此时只需要决策左儿子和右儿子的顺序当两个子树都存在时，由于两个子树包含的元素不同，所以可以直接把 两个子树序列首较小 (显然不会出现相同的情况) 的一个放在前面即可实际上我们可以发现，这样得
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2023-07-16 22:14:48
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目录1、RDD属于Spark Core2、RDD的创建文件加载通过并行集合（数组）创建RDD3、RDD的操作（Transformation）filter(func)：高阶函数→参数是函数map(func)：一对一的映射flatmap(func)：groupByKey():应用于键值对reduceByKey(func)4、RDD的操作（action）count()collect()first()ta
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2024-01-13 13:52:33
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文章目录一、Spark作业执行流程（重点）二、RDD编程2.1创建RDD的⼆种⽅式：2.2Transformation算⼦2.3Action算子三、简单算子（必须掌握）3.1 map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex3.1.1 ⽐较map flatMap mapPartitions mapPartitionsWithIndex3.2 flatMap3.3
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2024-09-23 12:49:14
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前言：我们来继续学习Spark基础吧!如何创建一个Pair的RDD我们有很多种方式创建一个pair的RDD，为了我们演示方便，我们使用在已有的RDD中使用map()方法来创建一个RDD的方式。如下：rdd4 = sc.parallelize(['age 29', 'count 3', 'age 33', 'count 55'])
D = rdd4.map(lambda x: (x.split("
以前装Hadoop-3.1.2是跟着厦大林子雨的详细教程装的，所以遇到的问题不多，自己没怎么思考，导致跟着官网再装了一个Hadoop-2.9.2（为了装Hbase2.2.0）时装了两天，现在把遇到过的问题记下来以免以后再犯。 首先，安装软件首先看官网教程。但官网的教程是很简单的，比如Hadoop的安装。默认会创建hadoop用户；给hadoop权限；所有都在hadoop用户下操作（不然会出错
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2023-07-31 17:31:38
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文章目录前言一、大数据概述 前言大数据导论期末考试内容以林子雨老师的《大数据技术原理与应用》为主，这里整理一下林子雨老师慕课上的习题的知识点，帮助和大家进行复习。一、大数据概述第一次信息化浪潮标志是个人计算机、第二次是互联网，第三次信息化浪潮的标志是：云计算、大数据、物联网技术的普及。1Byte(字节) = 8bit； 1KB（Kilobyte，千字节）= 1024 Byte; 1MB（Mega
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2024-08-26 10:29:36
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本文主要参考厦门大学林子雨老师的课程《Spark编程基础》（Scala版）大数据技术概述大数据时代大数据时代技术支撑（存储，计算，网络）存储，存储设备容量越来越大，价格越来越便宜计算，CPU处理能力不断提升（摩尔定律），多核网络，网络带宽提高，分布式处理数据产生方式的变革促使大数据时代的来临，从运营式（沃尔玛大型超市购物系统），到用户原创（微博、微信），再到感知式（物联网）。大数据概念Volume
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2024-01-15 09:02:27
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文章说明本文主要是记录我在安装单虚拟机伪分布式hadoop集群与HBase中遇到的一些问题与处理方式。 主要的安装步骤基于林子雨老师的大数据软件安装和基础编程。虚拟机我采用的虚拟机工具是VMware WorkStations，没有选用VirtualBox（这里与林子雨老师的教程不同） 下面是我的虚拟机配置： 需要说明的是网络配置没有用桥接（在多个虚拟机构建伪分布式或者真分布式的时候是需要桥接的，同
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2023-10-01 09:48:08
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林子雨老师《Spark编程基础》_第二章scala语言_重点1、scala基础知识1.1基本数据类型和变量基本数据类型字面量（literal）操作符富包装类变量1.2输入输出输入输出写入文件读取文件1.3控制结构1.3.1if控制1.3.2while循环1.3.3for循环1.3.4异常处理1.3.5对循环的控制1.4数据结构1.4.1数组Array1.4.2元组Tuple1.4.3容器Coll
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2024-05-29 21:30:51
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平衡二叉树(Balancedbinary tree)是由阿德尔森-维尔斯和兰迪斯(Adelson-Velskiiand Landis)于1962年首先提出的，所以又称为AVL树。定义：平衡二叉树或为空树,或为如下性质的二叉排序树: （1）左右子树深度之差的绝对值不超过1; （2）左右子树仍然为平衡二叉树.
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2024-01-01 20:08:05
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# 林子雨与HBase：一场关于NoSQL数据库的探索之旅
在如今的互联网时代，数据已经成为一种宝贵的资源。随着数据量的激增，传统的关系型数据库在处理海量数据时，逐渐显现出其局限性。因此，NoSQL（非关系型数据库）应运而生，其中HBase作为一种分布式、列式存储的数据库，因其优秀的性能和灵活的扩展性而受到广泛关注。
## 什么是HBase？
HBase是一个开源的分布式数据库，建基于Goo
